为什么改成这个model.add(Dense(2, activation='softmax'))会报错

如果你将模型的最后一层的单元数更改为2，而你的标签数据仍然是形状为（N，1）的张量，则会出现形状不匹配的错误，因为模型的输出形状为（N，2），但标签数据的形状为（N，1）。

要解决这个错误，你需要确保标签数据的形状与模型输出的形状相同。如果你的问题是二分类问题，则标签数据应该仅包含0或1的值，并且形状应该为（N，1）。在这种情况下，你可以使用'sigmoid'激活函数以及输出单元数为1的Dense层，如下所示：

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

如果你的问题是多分类问题，你需要将标签数据进行One-Hot编码，使其形状为（N，k），其中“k”是类别数。在这种情况下，你可以使用'softmax'激活函数以及输出单元数为类别数的Dense层，如下所示：

model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

在这两种情况下，确保你的标签数据与模型输出的形状匹配是非常重要的。

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model = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.ZeroPadding2D(((1,2),(1,2)),input_shape=(224,224,3))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 48, kernel_size = (11,11), strides = 4, activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 128, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 192, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 192, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 128, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(2048, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(2048, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax'))这段代码什么意思

这段代码是用来定义一个卷积神经网络模型，其中包含了多个卷积层、池化层、全连接层和 Dropout 层。具体来说，这个模型共有 13 层，输入的图像尺寸为 224x224x3，输出的分类数为 5。其中：

- 第 1 层是零填充层，将输入的图像在四周填充 1 行或 2 列的 0，用于保持图像尺寸并减少边缘效应。
- 第 2 层是卷积层，包含了 48 个 11x11 的卷积核，步长为 4，使用 ReLU 激活函数。
- 第 3 层是最大池化层，使用 3x3 的池化窗口，步长为 2。
- 第 4 层是卷积层，包含了 128 个 5x5 的卷积核，使用 "same" 填充方式，使用 ReLU 激活函数。
- 第 5 层是最大池化层，使用 3x3 的池化窗口，步长为 2。
- 第 6 层是卷积层，包含了 192 个 3x3 的卷积核，使用 "same" 填充方式，使用 ReLU 激活函数。
- 第 7 层是卷积层，包含了 192 个 3x3 的卷积核，使用 "same" 填充方式，使用 ReLU 激活函数。
- 第 8 层是卷积层，包含了 128 个 3x3 的卷积核，使用 "same" 填充方式，使用 ReLU 激活函数。
- 第 9 层是最大池化层，使用 3x3 的池化窗口，步长为 2。
- 第 10 层是展平层，将多维输入展平成一维。
- 第 11 层是 Dropout 层，随机将一定比例的输入神经元置为 0，用于防止过拟合。
- 第 12 层是全连接层，包含了 2048 个神经元，使用 ReLU 激活函数。
- 第 13 层是 Dropout 层，随机将一定比例的输入神经元置为 0，用于防止过拟合。
- 第 14 层是全连接层，包含了 2048 个神经元，使用 ReLU 激活函数。
- 第 15 层是全连接层，包含了 5 个神经元，使用 softmax 激活函数，用于分类输出。

model = Models.Sequential() model.add(Layers.Conv2D(200,kernel_size=(3,3),activation='relu',input_shape=(150,150,3))) model.add(Layers.Conv2D(180,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.MaxPool2D(5,5)) model.add(Layers.Conv2D(180,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.Conv2D(140,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.Conv2D(100,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.Conv2D(50,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.MaxPool2D(5,5)) model.add(Layers.Flatten()) model.add(Layers.Dense(180,activation='relu')) model.add(Layers.Dense(100,activation='relu')) model.add(Layers.Dense(50,activation='relu')) model.add(Layers.Dropout(rate=0.5)) model.add(Layers.Dense(6,activation='softmax')) model.compile(optimizer=Optimizer.Adam(lr=0.0001),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) model.summary() # 模型保存成图片 SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg')) Utils.plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True)

这是一个用 Keras 搭建的卷积神经网络模型，用于图像分类任务。模型的输入是 150x150 像素、3 通道的图像，输出为 6 个类别的概率分布。模型采用了多层卷积层和全连接层，中间加入了最大池化层和 Dropout 正则化层，以减少过拟合。模型使用了 Adam 优化器和 sparse_categorical_crossentropy 损失函数进行训练，评估指标为准确率。同时，使用 SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg')) 和 Utils.plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True) 可以将模型图保存成图片。